煤矿救援机器人在非结构化井下巷道环境中进行搜救任务，传统的路径规划算法用于搜索空间较大或者复杂度较高的非结构化环境时，可能会面临效率低、非最优路径和平滑度较差等问题；此外，巷道存在复杂的交叉口等环境特征，机器人在该区域容易偏离预设路线或与路口壁面发生剐蹭。为了克服这些问题并提高机器人的导航精度，本文提出了针对轮式煤矿救援机器人路径规划算法改进方案：（1）改进A*算法，通过分层邻域搜索与剪枝的方法改进邻域搜索方式，优化代价函数以更好地平衡实际代价和启发式代价的影响，更准确地评估每个节点的代价，使其适应实际情况且缩减了计算量，并利用B样条方法对路径进行平滑处理；（2）利用RANSAC拟合算法构建煤矿巷道壁面的几何模型，以便提取交叉路口特征点坐标纳入规划系统，利用B样条基函数的局部支撑性优化路径，当后续添加路径优化点时，仅影响相应区间的曲线形状，对路径的其余部分不产生影响；（3）根据构建的环境几何模型和提取的特征点建立综合局部势力场，引入调整系数优化势场分布，并使用PSO优化的PID算法实现运动控制，增强机器人针对巷道交叉口等复杂环境通行的适应能力。本文通过MATLAB和ROS仿真验证了算法原理与应用的可行性；实验证明该方法可以实现在复杂交叉环境中路径规划、自主行驶等功能。

0 引言
1 全局路径规划A*算法改进
1.1全局路径规划算法
1.2邻域搜索
1.2.1分层邻域搜索
1.2.2剪枝处理
1.3代价函数优化
1.4 B样条平滑
2 交叉口点云数据处理
2.1 RANSAC拟合算法
2.2 局部关键点信息提取
3 势场融合控制
3.1 势场法
3.2 粒子群优化PID控制
4.仿真分析与实验验证
4.1 ROS仿真验证
4.1.1搭建仿真环境
4.1.2仿真结果及分析
4.2实验验证
4.2.1搭建实验环境
4.2.2实验结果及分析
5 结论